最近有不少朋友发消息询问是否打算出一期Python版的车辆检测系统，其实我也早有写一篇类似博文的想法，毕竟老不更新粉丝都要跑( ๑ŏ ﹏ ŏ๑ )了。...接下来开始遍历视频帧进行检测，为了清楚地显示检测进度，我这里使用了tqdm，它可以在运行的命令行中显示当前的进度条。...读取当前视频帧可以使用OpenCV中VideoCapture的read()，该方法返回当前画面和读取标记，可通过标记判断是否到达视频最后一帧： # 遍历视频帧进行检测 for fr in tqdm(range...多目标跟踪 通过上一节的介绍我们了解了如何使用YOLO进行目标检测，当在对视频中的多个对象进行检测时，可以看到标记框随着目标的移动而不断移动，那么如何才能确定当前帧中的对象与之前一帧中的对象是否是同一个呢...这其实涉及到目标跟踪的概念，可以理解为随着时间的推移，多次进行检测以识别某些特定的目标，并得到目标运动的轨迹。
神经随机运动纹理 运动纹理 之前的研究中，运动纹理定义了一系列时变的2D位移映射（ displacement map） 其中，每个像素坐标p，从输入图像 中的2D位移向量定义了该像素在未来时间t的位置...为了避免预测如此大的输出表示，许多先前的动画方法要么自回归地生成视频帧，要么通过额外的时间嵌入独立预测每个未来的输出帧。...然而，这两种策略都不能确保生成的视频帧在长期内具有时间上的一致性，而且都可能产生随时间漂移或发散的视频。...由于谷歌采用了全局随机运动纹理表示，其方法生成的视频在时间上更加一致，并且不会随着时间的推移而发生漂移或退化。 另外，谷歌团队通过2种方式，对自己的方法和基线生成的视频进行可视化定性比较。...首先，展示了生成视频的X-t时空切片，如图7所示。 谷歌生成的视频动态，与相应真实参考视频（第二列）中观察到的运动模式更为相似。随机I2V和MCVD等基线无法随着时间的推移真实地模拟外观和运动。
一、放慢视频 相信在我们平时的生活工作中，大家可能遇到过这样的问题，有一段不错的视频，但是时间很短，而且播放速度较快，快的你都看不清视频中的某个细节，你一定想过，要是视频能够放慢一点就好了，这样我们就能看到视频的细节部分了...，带着这样的问题，我们进入今天的实战，原理：读取视频，从视频中取出一帧帧图像保存，关键在于保存的时候将每一张图像进行延时，如此循环到视频的结束，这样原来的视频每一个图像都变慢了一定时间，总得视频也就变得慢了...M','P','4','V'), #cv2.VideoWriter_fourcc('F','L','V','1'), out_fps, size ) 代码片段3： # 视频图像循环读取及保存...) 运行结果： 如此得出的视频，便是放慢了。。...平时，我们在发送图片时，第一个想到的就是截图，涂鸦，添加文字信息，这样的操作其实很简单，我们来看一看python+OpenCV是如何做到的。
事实上，不像小说里靠“主角光环”每每死里逃生，我们有严谨的工作流程。 高风险，收益不确定。随着时间推移，从业者越来越少。最近我也决定转行当前端了。...终究这行还是太过搏命，好在我及时转行前端，接下来让我从浏览器角度再来解读下吧。 浏览器的一帧 一般浏览器的刷新率为60HZ，即1秒钟刷新60次。...如图taskA执行时间超过了16.6ms（比如taskA中有个很耗时的while循环）。 那么这一帧就没有时间render，页面直到下一帧render后才会更新。 ? 表现为页面卡顿一帧，或者说掉帧。...这React15中，采用递归的方式构建虚拟DOM树。 如果树层级很深，对应task的执行时间很长，就可能出现掉帧的情况。 ? 为了解决掉帧造成的卡顿，React16将递归的构建方式改为可中断的遍历。...以5ms的执行时间划分task，每遍历完一个节点，就检查当前task是否已经执行了5ms。 如果超过5ms，则中断本次task。 ?
这就是在 python 中实现矢量化变得非常关键的地方。 什么是矢量化？ 矢量化是在数据集上实现 (NumPy) 数组操作的技术。...，与Python 中的循环相比，矢量化操作所花费的时间几乎快 1000 倍。...python 循环相比，向量化操作所花费的时间快 600 倍。...与 Python 中的循环相比，它快 165 倍。 结论 python 中的矢量化速度非常快，无论何时我们处理非常大的数据集，都应该优先于循环。...随着时间的推移开始实施它，您将习惯于按照代码的矢量化思路进行思考。
Plotly预测表 在处理时间序列数据时，有时如果能够快速理解我们的模型在哪些数据点上表现不佳真的很方便，这样可以尝试理解它可能面临的限制。...图7: ANN图 Livelossplot 在训练和验证过程中，能够自动绘制实时神经网络的损失和准确率，对于即时了解网络是否随着时间的推移而取得进展有很大帮助。...变分自动编码器 变分自动编码器(VAE)是一种用于创建一些输入数据的潜在表示的概率生成模型（如图片），这种表示能够简明地理解原始数据并从中生成全新的数据（例如用不同形象的汽车设计训练 VAE 模型，然后可以使模型创造全新的想象的汽车设计...继续从使用 Livelossplot 训练的变分 Autoencoder 示例，我们甚至可以通过检查潜在空间（图9）如何从一个迭代变化到另一个迭代（即我们的模型随着时间的推移改进了多少，以区分不同的类)...图10: VAE 渐渐改进生成新的数字 我个人网站有一个使用 ONNX 在线部署的变分自动编码器的实际演示，可以实时进行推理。
整个过程中只使用一个模型，生成一个预测，并将其输入到模型中生成下一个预测，如此循环。步骤如下： 建模：训练一个时间序列预测模型，预测一步前瞻。...继续迭代预测过程，直到达到期望的未来步数。 一个可以发现的问题是，随着时间推移，预测的准确性会下降，初期预测的误差会在后期积累。只要模型足够复杂，能够捕捉到错综复杂的模式，这种情况似乎是可以接受的。...递归策略 递归策略中，滑动窗口前的值即为目标值，图（D）滑动 14 窗口，生成了 6 个样本的数据帧，其中蓝色的 y 值为目标值，该数据帧用于训练模型。...图（D）滑动 14 窗口，生成一个包含 4 个样本的数据帧。目标值是 t+3 中的 y 值。该数据帧用于训练预测 t+3 的 y 值的模型。...时间序列预测：它包括常见的时间序列建模算法，我将在下一段列出。
我通过3次运行CPU时间中值来测量每个实现的性能。这些实验的目的不是为不同的语言和实现制定一个准确的基准。其目的是强调当性能很重要时，语言对数据科学家造成的障碍。...但是在R中，随着控制的增加，性能会下降。使用向量化操作(如vec_search)比遍历元素直到找到匹配的元素要快一个数量级。尽管向量化需要更多的内存和(冗余的)操作，但它还是有回报的。...Python实现 说实话，最初的目标是只使用原生函数和原生数据结构，但当使用Python的原生列表时，in操作符比R慢了约10倍。...因此，我还特意测试了NumPy数组的结果(它给Python带来了向量化的操作)。CPU时间从9.13秒减少到0.57秒，大约是基准时间的2倍。...每当您无法避免在Python或R中循环时，基于元素的循环比基于索引的循环更有效。 细节很重要 我可以在这里停止本文，并写出在Julia中编写高效代码的无缝性。
有人跟我抱怨说python太慢了，然后我就将python健步如飞的六大技巧传授给他，结果让他惊呆了，你也想知道这个秘诀吗?...优化算法时间 法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。...因此如果涉及到求list交集，并集或者差的问题可以转换为set来操作。 针对循环的优化 每种编程语言都会强调需要优化循环。当使用Python的时候，你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。...优化循环的关键，是要减少Python在循环内部执行的工作量，因为Python原生的解释器在那种情况下，真的会减缓执行的速度。...而range()將直接返回完整的元素列表，用于循环时会有不必要的开销。在python3中xrange不再存在，里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator。
同理，动画其实也是一连串的图片序列（或者叫做帧序列）在一定的时间间隔下顺序播放。 每个时间点对应序列里面的一帧。...它将特定时间的帧替换成另一帧，替换帧可以来自过去、现在或者将来的任意一帧。具体替换后的帧是哪个取决于不同的插值器类型。...插值器是一个数学工具，它将一个原始时间作为输入，通过特定的数学公式和方程，输出具体的用来替换原来时间对应帧的帧。 为了简单期间，我们举一个线性插值器的例子。...应用了加速插值器的平移立方体 它的数学方程式是：f（x）= x 2 图是： 从图中可以看出，每个相邻点的差异随着时间的推移而增加。因此，它显示加速类型的行为。...另外，我创建了一个插件项目，其中展示了不同的插值器是如何影响动画的。里面还包括了每个插值器的图形和方程式用来帮助你理解其他插值器，比如变形、过冲、反弹、循环等。
当然代价通常就是更差的性能，毕竟“编译”需要占用运行时的时间，而且由于不能得到全部上下文，所以无法进行依赖上下文的优化。 那么如果“我都要”呢？...随着函数调用，栈会被不断填充，而返回时栈中对应元素会被弹出，这样就能够保证函数的执行顺序正确。torch jit 中也采用了相同的机制对推理时的状态进行模拟。...这个函数会把 Python 传入的 Tensor 参数转换成 C++ 使用的 IValue 对象，并且推入数据栈中。...很多 AST 解析工具都会采用类似的设计（比如 Python 的 ast.NodeVisitor），如果大家对此没有概念，可以想像一下下面的场景： 假设我在上海网购了北京的特产，那么对于物流公司的领导，...; 当发生函数调用时，一个新的帧会被推入调用栈中，InterpreterState 的主循环会从这个新的帧中提取指令并执行；函数返回时，这个帧会被推出，重新执行之前的帧。
普通的前馈神经网络模型，它的结构是信号以一个方向从输入走到输出，一次走一层。 ? 在 RNN 中，前一时刻的输出会和下一时刻的输入一起传递下去。 可以把这个过程看成是一个随着时间推移的流。...和前馈神经网络不同，RNN 可以接收一系列的数据作为输入，而且也可以返回一系列的值作为输出。这种可以处理序列化数据的功能，使得这个网络得以非常广泛的应用。...当输入是一个序列，输出也是一个序列的时候，可以用来对视频一帧一帧的分类。 ? 当引入时间延迟的时候，就可以用于供应链计划里的需求预测。 ?...这就造成了随着时间的推移，梯度会以指数级的速度减小，进而造成信息的衰变。 ? 如何解决？ 有很多方式可以解决这个问题，其中之一就是 Gating。...RNN 适合时间序列的数据，它的输出可以是一个序列值或者一序列的值。 所以说，如果要做分类或者回归的话，可以用前馈是神经网络，如果要预测的话，可以用循环神经网络。
大脑区域之间的相互作用随着时间的推移而变化，这可以用时变功能连接(tvFC)来描述。估计tvFC的常用方法使用滑动窗口，并提供有限的时间分辨率。...滑动窗口时变FC (sw-tvFC)已被广泛用于描述大脑网络组织的时变变化，但也用于研究大脑网络架构的波动如何随时间推移而伴随认知过程。此外，tvFC已被证明有助于生成新的生物标志物。...这个峰值的位置可能反映了网络重建精度的能力之间的权衡，它随着样本的增加而提高，而时间精度随着样本的减少而增加。...最后，我们使用一种常见的聚类技术来定义网络状态，并计算从一种状态转换到另一种状态的概率。我们发现，与边时间序列相比，sw-tvFC中循环转换更常见，而边时间序列中向其他状态的转换更常见。...高阶网络结构，包括其系统级和模块级架构，也随着时间的推移而变化，并且在之前的研究中已被证明可以跟踪各种测量中的个体差异。4.
该信息与机器人的状态（例如关节位置和速度）相结合，并提供给神经网络策略。此策略为机器人输出电机指令以遵循用户定义的速度命令。这个循环每秒重复五十次。 那么我们的机器人如何感知周围的地形。...我们的感知管道使用由实感相机和更轻的传感器提供的点云。随着时间的推移，这些测量汇整在一起，以形成机器人周围的高程图。高程图告诉您任何给定 X Y 坐标处的地形高度。...所以在 cpu 和 gpu 之间有很多来回复制数据，减慢了整个学习过程。 由于 GYM 使用 Nvidia 的称为物理的 gpu 模拟器，因此提供给用户的数据始终保留在 gpu 上。...这样，您可以避免在每个模拟周期将数据复制到 cpu，并且您的整个管道都在 gpu 上运行。 使用此工具，我们能够将经过粗略训练的运动管道的训练时间减少多个数量级。同时训练数千个代理。...在管道里使用更多的机器人有益，你不仅可以更快地收集数据样本，减少你的总训练时间，而且我们还表明，通过找到机器人数量的最佳点，你可以获得更高的最终奖励。我们已经在今年的机器人学习会议上发表了我们的发现。
随着机器学习的模型在现实世界中的应用和部署越来越多，AI 的决策也能够用于帮助人们在日常生活中做出决策。 在计算机视觉领域的决策过程中，预测（Prediction）一直都是一个核心问题。...更重要的是，成功的未来预测（future prediction）既需要捕捉环境中的有意义的物体变化，也需要了解环境如何随着时间的推移进行变化，以便作出决策和预测。...循环约束（cycle constraint）要求最终模型预测等于起始帧。 另一方面，由于该模型不知道其输入数据来自哪个模式，因此必须在视觉和语言上共同运作，因此无法选择较低级别的未来预测框架。...然后重复backward过程，模型损失是通过预测起始节点来训练模型的最终输出来结束循环（cycle）。...对于MMCC，为了确定整个视频中有意义的随时间推移的事件变化，研究人员根据模型的预测，为视频中的每个帧对（pair）定义了一个可能的过渡分数，预测的帧越接近实际帧，则分数越高。
吹水 今天，码神依旧凉爽，军体拳，摸鱼一天，所以早上就在操场趴着，**不过，我学会了， **信不信？看到抖音小姐姐的舞蹈，用代码做出来，还挺好看，我也想试一下，不会，学莫，反正假酒已经醒了。...想思路 总不能一个一个做吧，这可是一个视频，一个一个做我做到明年都弄不完，大致思路如下： 视频变图片，专业术语：视频抽帧 图片变字符，专业术语：把抽帧得到的图片集转换为字符画集 字符变舞蹈，专业术语：循环打印...，变成动画效果 代码实现 视频抽帧 将一段视频截取下来，使用GIF截取工具 转化字符 将gif转化为字符 用python导入库 import os import re import shutil...循环输出 用到python中的一个库 pip install opencv-python def charts2video(img_path, video_path): """将给定目录下的图片转成视频...video_writer.release() 最后的代码舞视频我已经上传到B站了，大家可以一起来欣赏下喔。
当然，成本就更不用说了，虽然起价很低，但随着时间的推移，成本往往会越来越高。...这就引出了另一个重要的问题：Vaex 只会在必须的时候遍历整个数据集，它会尽可能少地传递数据。 无论如何，让我们首先从极端异常值或错误的数据输入中清除这个数据集。...注意，数据帧包含 18 列，但在此屏幕截图中只有前 7 列可见 描述方法很好地说明了 Vaex 的功耗和效率：所有这些统计数据都是在我的 MacBook Pro（15", 2018, 2.6GHz Intel...多年来的黄色出租车公司 我们今天使用的数据集跨越了 7 年。我们可以看到，随着时间的推移，一些收益的数量是如何演变的。使用 Vaex，我们可以快速执行核心分组和聚合操作。...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！
结构化程序设计现在随处可见，不管你用的是 C/C++，还是 Java、Python 与 Golang 等编程语言，在开发过程中使用的基本都是这一程序设计思想，它最初是为了替换掉程序中弊大于利的 goto...Bosque 是随着 Mark 发表的论文《Regularized Programming with the BOSQUE Language》提出的，论文中，作者指出上世纪 70 年代兴起的结构化程序设计和抽象数据类型使得开发者可以屏蔽掉底层硬件架构的特征...而作者在此基础上，提出了一种新的程序设计思想——Regularized Programming（规范化/正则程序设计），通过避免低级循环动作的迭代处理、用代数数据转换操作符丰富语言等设计，超越结构化程序设计...同时可变代码返回值和对参数（或其它全局状态）产生副作用影响程序状态，也使得需要推理每个操作的逻辑帧。...这些不确定的行为增加了开发过程的复杂性，并且随着时间的推移，慢慢地被视为应该被删除的技术债。
平均票价和总金额，以及乘客每年支付的小费百分比。 我们看到，随着时间的流逝，出租车费和小费都在上涨。现在让我们看看出租车的平均行驶距离和arc_distance，出租车是以年为单位行驶的： ?...现在，我们可以按每年的数据分组，看看纽约人在出租车租赁支付方面的习惯是如何改变的： ? 每年付款方式 我们看到，随着时间的推移，信用卡支付慢慢变得比现金支付更频繁。我们真的生活在一个数字时代！...注意，在上面的代码块中，一旦我们聚合了数据，小的Vaex数据帧可以很容易地转换为Pandas数据帧，我们可以方便地将其传递给Seaborn。...下一步是我最喜欢的Vaex特性之一：带有选择的聚合。其他库要求对以后合并为一个支付方法的每个单独筛选的数据帧进行聚合。另一方面，使用Vaex，我们可以通过在聚合函数中提供选择来一步完成此操作。...这非常方便，只需要一次传递数据，就可以获得更好的性能。在此之后，我们只需以标准方式绘制结果数据帧： ? 在一周的某一时间和某一天，现金对卡支付的一部分。
不过无伤大雅，在基础构件提供的情况下，我发现还有一个编队的库，哇哦，这不就是正合我意了？ 简单讲下编队的原理，有了图案，接着将这个东西离散化，相当于线变点，这些工作都不重要，很简单。...rospy 是 ROS 的纯 Python 客户端库。rospy 客户端 API 使 Python 程序员能够快速与 ROS主题、服务和参数交互。...随着引人注目的用例的出现，这种协商模型可以随着时间的推移添加新的传输。 rostopic list 关于现在的节点情况，你可以使用这个命令看。...tf2是转换库的第二代，它允许用户随时间跟踪多个坐标帧。tf2在时间缓冲的树结构中维护坐标帧之间的关系，并允许用户在任何所需的时间点在任意两个坐标帧之间转换点、向量等。...tf2随时间跟踪所有的这些坐标系，并可以解答下列问题： ①在5秒之前，头部坐标系相对于世界坐标系在哪； ②我抓手中的物体相对于我的底座的姿态是什么； ③地图坐标系中的基础坐标系当前位姿是什么。
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